什么叫聚类分析法？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它根据数据之间的相似性，将数据划分成若干个互不重叠的组，使得组内的数据相似度高，而组间的数据相似度低。
聚类分析法广泛应用于各个领域，如市场研究、社会科学等。
聚类分析法的主要步骤包括：选择聚类算法、选择距离度量、确定聚类数目、初始化聚类中心、计算距离矩阵、更新聚类中心、迭代直到达到停止条件。
其中，聚类算法有层次聚类、k-means等，距离度量可使用欧式距离等方法。
聚类分析法的优点是可以识别出数据中的相似模式，并将其进行分类，帮助人们从大规模数据中发现规律和关联性。
同时，它也可以发现异常数据，帮助我们发现潜在问题。
但是，聚类分析法也存在一些缺点，如对初始聚类中心的敏感性较高、需要选择合适的聚类数目等。
总之，聚类分析法是一种重要的数据分析方法，通过对数据进行分类，帮助我们发现数据的内在结构和规律，对于数据分析和决策具有重要意义。